Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu"

Transkrypt

1 i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 Wrocław Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę i umiejętności) Przykłady systemów 2 Wprowadzenie do przedmiotu 3 strona WWW z informacjami: ocena końcowa: kolokwium/egzamin zestaw pytań do opracowania (będzie dostępny w Internecie) przewiduję dwa terminy zaliczenia, ocena końcowa (na podstawie wyniku egzaminu, przy czym wynik może wynosić 0, 0.5, 1,, 5.5) ocena końcowa na podstawie wyniku egzaminu (jeśli wynik poniżej 3.0, ocena ndst, potem zgodnie z wynikiem); ocena z laboratorium będzie uwzględniana na zasadzie podniesienia wyniku max o 1. 1

2 Wprowadzenie do przedmiotu Bibliografia: R. Kimball, The Data Warehouse Toolkit, John Wiley & Sons, 1996 M.Jarke, M.Lenzerini, Y.Vassiliou, P.Vassiliadid HURTOWNIE DANYCH. Podstawy organizac ji i funkcjonowania, WSiP, Warszawa2003 S.Kozielski, B.Małysiak, P.Kasprowski, D.Mrozka, BAZY DANYCH. Modele, technologie, narzędzia, WKŁ 2005 Poe V., Klauer P., Brobst S.: Tworzenie hurtowni danych. WNT, Warszawa dw inf oc enter. org/ Źródła Internetow e oraz uzupełnienie będą podawane. 4 5 Hurtownia danych (ang. data warehouse) 1) jako wyższy stopień abstrakcji niż relacyjna baza danych, 2) jako platforma integrująca dane pochodzące z różnych źródeł, przy czym: - dane mogą być w postaci zagregowanej lub wybiórcze, - architektura optymalizowana pod kątem określonych kryteriów, np. szybkości dostępu do informacji (przetwarzania), analizy zawartości 3) zestaw danych i narzędzi do wspomagania decyzji biznesowych PRZETWARZANIE OLTP (Online Transaction Processing) - przetwarzanie transakcyjne OLAP (Online Analytical Processing) - przetwarzanie analityczne 6 2

3 Eksploracja danych (ang. data mining) zautomatyzowany proces odkrywania wiedzy oraz zależności występujących w danych, konstrukcja tego procesu z wykorzystaniem: metod statystycznych, sieci neuronowych, sztucznej inteligencji, algorytmów ewolucyjnych, logiki rozmytej, itd. problem: właściwe zaplanowanie oraz ocena jakości 7 Eksploracja danych (ang. data mining) Zastosowania: wspomaganie diagnostyki medycznej, wspomaganie sprzedaży (np. odkrywanie zależności typu: jeśli klient kupuje szampana, to często także bombonierkę lub jeśli kupi pampersy i jest mężczyzną, to kupi piwo), analiza operacji bankowych dostosowanie oferty do określonych grup klientów, ustalanie profilu np. nieuczciwego klienta (np. energetyka), 8 Bussines intelligence Oprogramowanie wspomagające procesy podejmowania decyzji poprzez analizę danych zgromadzonych w systemach informatycznych. Służy do ekstrapolacji przyszłości i estymacji stanu obecnego. [źródło: 9 3

4 Typowe problemy podczas tworzenia HD: właściwe i dogłębne zrozumienie problemu i celu analizy (analiz) zrozumienie modelowanej rzeczywistości (m.in. zrozumienie dostępnych danych, właściwa identyfikacja potrzeb, budowa modelu), dobór narzędzi, Typowe problemy podczas tworzenia HD: różnorodność źródeł informacji (zarówno baz danych, jak i sprzętu, parametrów transmisji itp.), opracowanie właściwej architektury (np. opracowanie wielopoziomowych agregacji, właściwe zasilanie HD, kontrola nadmiarowości i/lub brakujących danych, problemy z ograniczeniami czasowymi) Typowe problemy podczas tworzenia HD: opracowanie mechanizmów oraz formy prezentacji wyników często dla osób nie będących informatykami 12 4

5 13 Wybrane zastosowania: prezentacja bieżącego stanu firmy, wspomaganie decyzji biznesowych dostarczanie danych oraz mechanizmów do szybkiego pozyskiwania informacji oraz podejmowania działań, wykrywanie oszustw, przewidywanie zachowań rynku (np. zarządzanie zapasami), Lepsze dostosowanie oferty do klienta, Analiza ryzyka, np. kredytowego. Przykłady systemów 1) MTERIAŁY na CD. 2) Strony do przejrzenia _decyzji_oparty_o_controllingowa_hurtownie_danych_2008_06_2065.pdf l?articleid= PRZYKŁADY ZASTOSOWAŃ Inne ZAGADNIENIE Piwo najlepiej umieszczać obok pampersów (supermarkety), szczególnie w weekend. Dlaczego? PRZYKŁAD Ponieważ mężczyźni kupujący pampersy są skłonni zakupić również piwo (zwiększenie sprzedaży piwa). d1/3 5

6 PRZYKŁADY ZASTOSOWAŃ Inne ZAGADNIENIE Do czego może przydać się wiedza o tym, że 5% segment klientów dostarcza 60% odpowiedzi na zapytania firmy? PRZYKŁAD Do tego, żeby tylko do tej grupy kierować w przyszłości pytania (redukcja kosztów). d2/3 PRZYKŁADY ZASTOSOWAŃ Inne ZAGADNIENIE Do czego może przydać się analizowanie danych z portali społecznościowych? PRZYKŁAD Do szybkich reakcji oddelegowanych pracowników na złe opinie o produktach lub firmie. d3/3 6

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2007 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH

Hurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH Wstęp. Architektura hurtowni. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH B. Inmon, 1996: Hurtownia to zbiór zintegrowanych, nieulotnych, ukierunkowanych

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu Podstawy baz danych PODSTAWY BAZ DANYCH 19. Perspektywy baz danych 1 Perspektywy baz danych Temporalna baza danych Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych

Bardziej szczegółowo

Systemy baz danych i hurtowni danych

Systemy baz danych i hurtowni danych Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania Semestr zimowy 2005/06 Celem wykładu jest przypomnienie

Bardziej szczegółowo

Metadane. Data Maining. - wykład VII. Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006

Metadane. Data Maining. - wykład VII. Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Metadane. Data Maining. - wykład VII Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Plan 1. Metadane 2. Jakość danych 3. Eksploracja danych (Data mining) 4. Sprawy róŝne

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2008 Zagadnienia do omówienia 1. 2. Przegląd architektury HD 3. Warsztaty

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych - opis przedmiotu

Hurtownie danych - opis przedmiotu Hurtownie danych - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Hurtownie danych Kod przedmiotu 11.3-WI-INFD-HD Wydział Kierunek Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki Informatyka / Zintegrowane

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2012 Zagadnienia do omówienia 1. Miejsce i rola w firmie 2. Przegląd architektury

Bardziej szczegółowo

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza.

Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Usługi analityczne budowa kostki analitycznej Część pierwsza. Wprowadzenie W wielu dziedzinach działalności człowieka analiza zebranych danych jest jednym z najważniejszych mechanizmów podejmowania decyzji.

Bardziej szczegółowo

Business Intelligence

Business Intelligence Business Intelligence Paweł Mielczarek Microsoft Certified Trainer (MCT) MCP,MCSA, MCTS, MCTS SQL 2005, MCTS SQL 2008, MCTS DYNAMICS, MBSS, MBSP, MCITP DYNAMICS. Geneza Prowadzenie firmy wymaga podejmowania

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Business Intelligence

Wstęp do Business Intelligence Wstęp do Business Intelligence Co to jest Buisness Intelligence Business Intelligence (analityka biznesowa) - proces przekształcania danych w informacje, a informacji w wiedzę, która może być wykorzystana

Bardziej szczegółowo

Model logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL

Model logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL Podstawy baz danych: Rysunek 1. Tradycyjne systemy danych 1- Obsługa wejścia 2- Przechowywanie danych 3- Funkcje użytkowe 4- Obsługa wyjścia Ewolucja baz danych: Fragment świata rzeczywistego System przetwarzania

Bardziej szczegółowo

Bazy danych. Plan wykładu. Rodzaje baz. Rodzaje baz. Hurtownie danych. Cechy hurtowni danych. Wykład 14: Hurtownie danych

Bazy danych. Plan wykładu. Rodzaje baz. Rodzaje baz. Hurtownie danych. Cechy hurtowni danych. Wykład 14: Hurtownie danych Plan wykładu Bazy Wykład 14: Hurtownie Bazy operacyjne i analityczne Architektura hurtowni Projektowanie hurtowni Małgorzata Krętowska, Agnieszka Oniśko Wydział Informatyki PB Bazy (studia dzienne) 2 Rodzaje

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl

Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykładów Wprowadzenie - integracja

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych - przegląd technologii

Hurtownie danych - przegląd technologii Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykład adów Wprowadzenie - integracja

Bardziej szczegółowo

Data Mining Wykład 1. Wprowadzenie do Eksploracji Danych. Prowadzący. Dr inż. Jacek Lewandowski

Data Mining Wykład 1. Wprowadzenie do Eksploracji Danych. Prowadzący. Dr inż. Jacek Lewandowski Data Mining Wykład 1 Wprowadzenie do Eksploracji Danych Prowadzący Dr inż. Jacek Lewandowski Katedra Genetyki Wydział Biologii i Hodowli Zwierząt Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu ul. Kożuchowska 7,

Bardziej szczegółowo

Co to jest Business Intelligence?

Co to jest Business Intelligence? Cykl: Cykl: Czwartki z Business Intelligence Sesja: Co Co to jest Business Intelligence? Bartłomiej Graczyk 2010-05-06 1 Prelegenci cyklu... mariusz@ssas.pl lukasz@ssas.pl grzegorz@ssas.pl bartek@ssas.pl

Bardziej szczegółowo

HURTOWNIE DANYCH Dzięki uprzejmości Dr. Jakuba Wróblewskiego

HURTOWNIE DANYCH Dzięki uprzejmości Dr. Jakuba Wróblewskiego HURTOWNIE DANYCH Dzięki uprzejmości Dr. Jakuba Wróblewskiego http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/bi.pdf http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/dw.pdf http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/dm.pdf http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/

Bardziej szczegółowo

Business Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy

Business Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Business www.comarch.pl Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Business Intelligence jako narzędzie do walki z praniem brudnych pieniędzy Tomasz Matysik Kołobrzeg, 19.11.2009

Bardziej szczegółowo

1.1 Matryca pokrycia efektów kształcenia. Efekty kształcenia w zakresie wiedzy. Efekty kształcenia w zakresie umiejętności

1.1 Matryca pokrycia efektów kształcenia. Efekty kształcenia w zakresie wiedzy. Efekty kształcenia w zakresie umiejętności 1.1 Matryca pokrycia efektów kształcenia Matryca dla przedmiotów realizowanych na kierunku Informatyka i Ekonometria (z wyłączeniem przedmiotów realizowanych w ramach specjalności oraz przedmiotów swobodnego

Bardziej szczegółowo

Hurtownia danych praktyczne zastosowania

Hurtownia danych praktyczne zastosowania Hurtownia danych praktyczne zastosowania Dorota Olkowicz dorota.olkowicz@its.waw.pl Centrum Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego ITS Plan prezentacji 1. Hurtownie danych 2. Hurtownia danych POBR 3. Narzędzia

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych

Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych Wprowadzenie do technologii Business Intelligence i hurtowni danych 1 Plan rozdziału 2 Wprowadzenie do Business Intelligence Hurtownie danych Produkty Oracle dla Business Intelligence Business Intelligence

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Systemy Decision suport systems Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Management and Engineering of Production Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Poziom studiów: studia II stopnia

Bardziej szczegółowo

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013 Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013 WydziałZarządzania i Komunikacji Społecznej Kierunek studiów:

Bardziej szczegółowo

INŻYNIERIA OPROGRAMOWANIA

INŻYNIERIA OPROGRAMOWANIA INSTYTUT INFORMATYKI STOSOWANEJ 2013 INŻYNIERIA OPROGRAMOWANIA Inżynieria Oprogramowania Proces ukierunkowany na wytworzenie oprogramowania Jak? Kto? Kiedy? Co? W jaki sposób? Metodyka Zespół Narzędzia

Bardziej szczegółowo

Modele danych - wykład V. Zagadnienia. 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne WPROWADZENIE

Modele danych - wykład V. Zagadnienia. 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne WPROWADZENIE Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne

Bardziej szczegółowo

Pierwsze wdrożenie SAP BW w firmie

Pierwsze wdrożenie SAP BW w firmie Pierwsze wdrożenie w firmie Mirosława Żurek, BCC Poznao, maj 2013 Zakres tematyczny wykładu Podstawowe założenia i pojęcia hurtowni danych ; Przykładowe pierwsze wdrożenie w firmie i jego etapy; Przykładowe

Bardziej szczegółowo

Spojrzenie na systemy Business Intelligence

Spojrzenie na systemy Business Intelligence Marcin Adamczak Nr 5375 Spojrzenie na systemy Business Intelligence 1.Wprowadzenie. W dzisiejszym świecie współczesna organizacja prędzej czy później stanie przed dylematem wyboru odpowiedniego systemu

Bardziej szczegółowo

Modele danych - wykład V

Modele danych - wykład V Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie

Bardziej szczegółowo

OdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV. Zagadnienia do omówienia. Wprowadzenie

OdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV. Zagadnienia do omówienia. Wprowadzenie OdświeŜanie hurtownie danych - wykład IV Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006/2007 Zagadnienia do omówienia 1. Wprowadzenie 2. Klasyfikacja źródeł danych 3. Wymagania

Bardziej szczegółowo

Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów

Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów Eksploracja danych Piotr Lipiński Informacje ogólne Informacje i materiały dotyczące wykładu będą publikowane na stronie internetowej wykładowcy, m.in. prezentacje z wykładów UWAGA: prezentacja to nie

Bardziej szczegółowo

Sylabus modułu kształcenia na studiach wyższych. Nazwa Wydziału. Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia.

Sylabus modułu kształcenia na studiach wyższych. Nazwa Wydziału. Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia. Załącznik nr 4 do zarządzenia nr 12 Rektora UJ z 15 lutego 2012 r. Sylabus modułu kształcenia na studiach wyższych Nazwa Wydziału Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia Wydział Matematyki

Bardziej szczegółowo

BD2 BazyDanych2. dr inż. Tomasz Traczyk 14. Systemy przetwarzania analitycznego

BD2 BazyDanych2. dr inż. Tomasz Traczyk 14. Systemy przetwarzania analitycznego BD2 BazyDanych2 dr inż. Tomasz Traczyk 14. Systemy przetwarzania analitycznego ³ Copyright c Tomasz Traczyk Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechniki Warszawskiej Materiały dydaktyczne

Bardziej szczegółowo

Matryca pokrycia efektów kształcenia

Matryca pokrycia efektów kształcenia Matryca pokrycia efektów kształcenia Matryca dla przedmiotów realizowanych na kierunku Informatyka (z wyłączeniem przedmiotów realizowanych w ramach specjalności oraz przedmiotów swobodnego wyboru) Efekty

Bardziej szczegółowo

Prezentacja specjalności studiów II stopnia. Inteligentne Technologie Internetowe

Prezentacja specjalności studiów II stopnia. Inteligentne Technologie Internetowe Prezentacja specjalności studiów II stopnia Inteligentne Technologie Internetowe Koordynator specjalności Prof. dr hab. Jarosław Stepaniuk Tematyka studiów Internet jako zbiór informacji Przetwarzanie:

Bardziej szczegółowo

Marcin Adamczak Jakub Gruszka MSP. Business Intelligence

Marcin Adamczak Jakub Gruszka MSP. Business Intelligence Marcin Adamczak Jakub Gruszka MSP Business Intelligence Plan Prezentacji Definicja Podział Zastosowanie Wady i zalety Przykłady Historia W październiku 1958 Hans Peter Luhn pracownik działu badań w IBM

Bardziej szczegółowo

Specjalizacja magisterska Bazy danych

Specjalizacja magisterska Bazy danych Specjalizacja magisterska Bazy danych Strona Katedry http://bd.pjwstk.edu.pl/katedra/ Prezentacja dostępna pod adresem: http://www.bd.pjwstk.edu.pl/bazydanych.pdf Wymagania wstępne Znajomość podstaw języka

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych

Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych Hurtownie danych a transakcyjne bazy danych Materiały źródłowe do wykładu: [1] Jerzy Surma, Business Intelligence. Systemy wspomagania decyzji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009 [2] Arkadiusz Januszewski,

Bardziej szczegółowo

Zalew danych skąd się biorą dane? są generowane przez banki, ubezpieczalnie, sieci handlowe, dane eksperymentalne, Web, tekst, e_handel

Zalew danych skąd się biorą dane? są generowane przez banki, ubezpieczalnie, sieci handlowe, dane eksperymentalne, Web, tekst, e_handel według przewidywań internetowego magazynu ZDNET News z 8 lutego 2001 roku eksploracja danych (ang. data mining ) będzie jednym z najbardziej rewolucyjnych osiągnięć następnej dekady. Rzeczywiście MIT Technology

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych czyli jak zapewnić dostęp do wiedzy tkwiącej w danych

Hurtownie danych czyli jak zapewnić dostęp do wiedzy tkwiącej w danych Hurtownie danych czyli jak zapewnić dostęp do wiedzy tkwiącej w danych Rodzaj zajęć: Wszechnica Popołudniowa Tytuł: Hurtownie danych czyli jak zapewnić dostęp do wiedzy tkwiącej w danych Autor: mgr inż.

Bardziej szczegółowo

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania

Cel przedmiotu. Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności i innych kompetencji 1 Język angielski 2 Inżynieria oprogramowania Przedmiot: Bazy danych Rok: III Semestr: V Rodzaj zajęć i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt Liczba punktów ECTS: 4 C1 C2 C3 Cel przedmiotu

Bardziej szczegółowo

Matryca pokrycia efektów kształcenia. Efekty kształcenia w zakresie wiedzy (cz. I)

Matryca pokrycia efektów kształcenia. Efekty kształcenia w zakresie wiedzy (cz. I) Matryca pokrycia efektów kształcenia Matryca dla przedmiotów realizowanych na kierunku Informatyka i Ekonometria (z wyłączeniem przedmiotów realizowanych w ramach specjalności oraz przedmiotów swobodnego

Bardziej szczegółowo

STUDIA I MONOGRAFIE NR

STUDIA I MONOGRAFIE NR STUDIA I MONOGRAFIE NR 21 WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII WIEDZY Redakcja naukowa: Andrzej Cader Jacek M. Żurada Krzysztof Przybyszewski Łódź 2008 3 SPIS TREŚCI WPROWADZENIE 7 SYSTEMY AGENTOWE W E-LEARNINGU

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: INTELIGENTNE SYSTEMY OBLICZENIOWE Systems Based on Computational Intelligence Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj

Bardziej szczegółowo

Procesy decyzyjne w oparciu o hurtownie danych

Procesy decyzyjne w oparciu o hurtownie danych Marian KOPCZEWSKI 1, Tomasz CIEŚLIK, Ewa CZAPIK-KOWALEWSKA, Joanna KRAWCZYK 2 1 Wyższa Szkoła Bezpieczeństwa, Poznań 2 Instytut Polityki Społecznej i Stosunków Międzynarodowych, Politechnika Koszalińska

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane bazy danych i hurtownie danych Wydział Informatyki Politechnika Białostocka

Zaawansowane bazy danych i hurtownie danych Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Zaawansowane bazy danych i hurtownie danych Wydział Informatyki Politechnika Białostocka wiosna 2014 Prowadzący: Agnieszka Oniśko-Drużdżel, Marek J. Drużdżel pokój: 207, Wiejska 45A telefon: 85-746 9086

Bardziej szczegółowo

Analiza internetowa czyli Internet jako hurtownia danych

Analiza internetowa czyli Internet jako hurtownia danych Analiza internetowa czyli Internet jako hurtownia danych Agenda 1. Hurtownie danych, eksploracja danych i OLAP 3. Internet 5. Analiza Internetowa 7. Google Analytics 9. Podsumowanie Hurtownie danych (definicja)

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie metod eksploracji danych (data mining) do sterowania i diagnostyki procesów w przemyśle spożywczym

Zastosowanie metod eksploracji danych (data mining) do sterowania i diagnostyki procesów w przemyśle spożywczym POLITECHNIKA WARSZAWSKA Instytut Technik Wytwarzania Zastosowanie metod eksploracji danych (data mining) do sterowania i diagnostyki procesów w przemyśle spożywczym Marcin Perzyk Dlaczego eksploracja danych?

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i bazy danych (wykład obowiązkowy dla wszystkich)

Algorytmy i bazy danych (wykład obowiązkowy dla wszystkich) MATEMATYKA I EKONOMIA PROGRAM STUDIÓW DLA II STOPNIA Data: 2010-11-07 Opracowali: Krzysztof Rykaczewski Paweł Umiński Streszczenie: Poniższe opracowanie przedstawia projekt planu studiów II stopnia na

Bardziej szczegółowo

tel. (+48 81) 538 47 21/22 fax (+48 81) 538 45 80 Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt

tel. (+48 81) 538 47 21/22 fax (+48 81) 538 45 80 Wykład 30 21 Ćwiczenia Laboratorium 30 21 Projekt 0-618 Lublin tel. (+8 81) 58 7 1/ fax (+8 81) 58 5 80 Przedmiot: Rok: INF I Inżynieria Semestr: V Rodzaj zajęć i liczba godzin: Studia stacjonarne Studia niestacjonarne Wykład 0 1 Ćwiczenia Laboratorium

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA Wykład 8 Narzędzia zarządzania informacją cz. 2 Dr inż. Mariusz Makuchowski Baza wiedzy Baza wiedzy (ang. Knowledgebase) stanowi swoisty rejestr problemów zgłaszanych

Bardziej szczegółowo

STUDIA PODYPLOMOWE. Analiza i Eksploracja Danych Rynkowych i Marketingowych. Podstawa prawna

STUDIA PODYPLOMOWE. Analiza i Eksploracja Danych Rynkowych i Marketingowych. Podstawa prawna STUDIA PODYPLOMOWE Analiza i Eksploracja Danych Rynkowych i Marketingowych Rodzaj studiów: doskonalące Liczba godzin: 250 Liczba semestrów: dwa semestry Kierownik studiów: dr Paweł Kaczmarczyk Koszt studiów

Bardziej szczegółowo

Analiza i wizualizacja danych Data analysis and visualization

Analiza i wizualizacja danych Data analysis and visualization KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

Bardziej szczegółowo

Sylabus. Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data

Sylabus. Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data Sylabus Nazwa przedmiotu (w j. polskim i angielskim) Nazwisko i imię prowadzącego (stopień i tytuł naukowy) Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data dr Grzegorz

Bardziej szczegółowo

Zintegrowane Systemy Informatyczne analiza, projektowanie, wdrażanie

Zintegrowane Systemy Informatyczne analiza, projektowanie, wdrażanie dr hab. Grzegorz Bartoszewicz, prof. nadzw. UEP Katedra Informatyki Ekonomicznej Zintegrowane Systemy Informatyczne analiza, projektowanie, wdrażanie Tematyka seminarium związana jest z wykorzystaniem

Bardziej szczegółowo

Plan prezentacji 0 Wprowadzenie 0 Zastosowania 0 Przykładowe metody 0 Zagadnienia poboczne 0 Przyszłość 0 Podsumowanie 7 Jak powstaje wiedza? Dane Informacje Wiedza Zrozumienie 8 Przykład Teleskop Hubble

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i ich aplikacje

Bazy danych i ich aplikacje ORAZ ZAPRASZAJĄ DO UDZIAŁU W STUDIACH PODYPLOMOWYCH Celem Studiów jest praktyczne zapoznanie słuchaczy z podstawowymi technikami tworzenia i administrowania bazami oraz systemami informacyjnymi. W trakcie

Bardziej szczegółowo

Sylabus przedmiotu: Data wydruku: Dla rocznika: 2014/2015. Kierunek: Opis przedmiotu. Dane podstawowe. Efekty i cele. Opis. 1 z 5

Sylabus przedmiotu: Data wydruku: Dla rocznika: 2014/2015. Kierunek: Opis przedmiotu. Dane podstawowe. Efekty i cele. Opis. 1 z 5 Sylabus przedmiotu: Specjalność: Informatyka w zarządzaniu Wszystkie specjalności Data wydruku: Dla rocznika: 2014/2015 Kierunek: Wydział: Zarządzanie Ekonomii, Zarządzania i Turystyki Dane podstawowe

Bardziej szczegółowo

INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład XII

INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład XII Wrocław 2006 INTERNETOWE BAZY DANYCH materiały pomocnicze - wykład XII Paweł Skrobanek C-3, pok. 323 e-mail: pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl INTERNETOWE BAZY DANYCH 1. E-buisness 2. CMS 3. Zagadnienia do egzaminu

Bardziej szczegółowo

DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE:

DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE: DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE: DATAMINING 1 S t r o n a WSTĘP Czyli jak zastąpić wróżenie z fusów i przysłowiowego nosa, statystyką i modelami ekonometrycznymi. Niniejszy dokument,

Bardziej szczegółowo

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014 Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 201/2014 WydziałZarządzania i Komunikacji Społecznej Kierunek studiów:

Bardziej szczegółowo

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Zarządzanie Rodzaj przedmiotu: specjalnościowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Zenon Biniek Poziom studiów (I lub II stopnia): II stopnia Tryb studiów:

Bardziej szczegółowo

I N S T Y T U T I N F O R M A T Y K I S T O S O W A N E J 2016

I N S T Y T U T I N F O R M A T Y K I S T O S O W A N E J 2016 I N S T Y T U T I N F O R M A T Y K I S T O S O W A N E J 2016 Programowanie Gier Testowanie i zapewnianie jakości oprogramowania (QA) Grafika i multimedia Inteligentne systemy autonomiczne INŻYNIERIA

Bardziej szczegółowo

Problematyka hurtowni danych

Problematyka hurtowni danych Plan wykładu Problematyka hurtowni 1. Bibliografia 2. Systemy klasy Business Intelligence 3. Podejścia do integracji 4. Definicja hurtowni 5. Architektury hurtowni Hurtownie, wykład Bartosz Bębel E-mail:

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY KLASY BI PLATFORMĄ EFEKTYWNEGO WSPÓŁDZIAŁANIA WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI. Piotr Zaskórski

SYSTEMY KLASY BI PLATFORMĄ EFEKTYWNEGO WSPÓŁDZIAŁANIA WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI. Piotr Zaskórski SYSTEMY KLASY BI PLATFORMĄ EFEKTYWNEGO WSPÓŁDZIAŁANIA WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI Piotr Zaskórski 1. MIEJSCE I ROLA SYSTEMÓW KLASY BI W KSZTAŁTOWANIU STRUKTUR I STRATEGII ZARZĄDZANIA WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI.

Bardziej szczegółowo

Informatyzacja przedsiębiorstw

Informatyzacja przedsiębiorstw Informatyzacja przedsiębiorstw Izabela Szczęch Politechnika Poznańska Plan wykładu Elementy Business Intelligence Przetwarzanie OLTP vs OLAP Hurtownie danych podstawowe pojęcia Proces ETL 2 Cele informatyzacji

Bardziej szczegółowo

Tematy prac dyplomowych w roku akademickim 2012/2013 zgłoszone w Zakładzie Systemów Rozproszonych

Tematy prac dyplomowych w roku akademickim 2012/2013 zgłoszone w Zakładzie Systemów Rozproszonych Tematy prac dyplomowych w roku akademickim 2012/2013 zgłoszone w Zakładzie Systemów Rozproszonych L.p. Opiekun pracy Temat 1. dr hab. inż. Franciszek Grabowski 2. dr hab. inż. Franciszek Grabowski 3. dr

Bardziej szczegółowo

a) Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów

a) Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów 1. PROGRAM KSZTAŁCENIA 1) OPIS EFEKTÓW KSZTAŁCENIA a) Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych i technicznych Objaśnienie oznaczeń: I efekty

Bardziej szczegółowo

LITERATURA. C. J. Date; Wprowadzenie do systemów baz danych WNT Warszawa 2000 ( seria Klasyka Informatyki )

LITERATURA. C. J. Date; Wprowadzenie do systemów baz danych WNT Warszawa 2000 ( seria Klasyka Informatyki ) LITERATURA C. J. Date; Wprowadzenie do systemów baz danych WNT Warszawa 2000 ( seria Klasyka Informatyki ) H. Garcia Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom; Systemy baz danych. Kompletny podręcznik

Bardziej szczegółowo

ETL - wykład III. Zagadnienia do omówienia. Identyfikacja wymagań

ETL - wykład III. Zagadnienia do omówienia. Identyfikacja wymagań ETL - wykład III Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006-2008 Zagadnienia do omówienia 1. na dane 2. Specyfikacja wymagań / systemu 3. Integracja informacji 4. Dyskusja

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE DIAGNOSTYKĘ MEDYCZNĄ Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj zajęć: wykład, projekt

Bardziej szczegółowo

Data warehousing tool for decision making in management

Data warehousing tool for decision making in management Zeszyty Naukowe UNIWERSYTETU PRZYRODNICZO-HUMANISTYCZNEGO w SIEDLCACH Nr 100 2014 p WSB w Poznaniu Data warehousing tool for decision making in management Streszczenie: wiednich o- w jak dobre jest jego

Bardziej szczegółowo

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie Wykaz tabel Wykaz rysunków Przedmowa 1. Wprowadzenie 1.1. Wprowadzenie do eksploracji danych 1.2. Natura zbiorów danych 1.3. Rodzaje struktur: modele i wzorce 1.4. Zadania eksploracji danych 1.5. Komponenty

Bardziej szczegółowo

Informatyczne wspomaganie decyzji logistycznych

Informatyczne wspomaganie decyzji logistycznych Logistyka, studia stacjonarne I stopnia Informatyczne wspomaganie decyzji logistycznych OPIEKUNOWIE SPECJALNOŚCI: dr Dorota Miszczyńska Katedra Badań Operacyjnych pok. E138, tel. 635-50-62 dmiszczynska@uni.lodz.pl

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych. Hurtownie danych. dr hab. Maciej Zakrzewicz Politechnika Poznańska Instytut Informatyki. Maciej Zakrzewicz (1)

Hurtownie danych. Hurtownie danych. dr hab. Maciej Zakrzewicz Politechnika Poznańska Instytut Informatyki. Maciej Zakrzewicz (1) Hurtownie danych dr hab. Maciej Zakrzewicz Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Maciej Zakrzewicz (1) Plan wykładu Wprowadzenie do Business Intelligence (BI) Hurtownia danych Zasilanie hurtowni

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Ewa Wołoszko Praca pisana pod kierunkiem Pani dr hab. Małgorzaty Doman Plan tego wystąpienia Teoria Narzędzia

Bardziej szczegółowo

Prezentacja specjalności Inżynieria Systemów Informatycznych

Prezentacja specjalności Inżynieria Systemów Informatycznych Prezentacja specjalności Inżynieria Systemów Informatycznych Kierownik specjalności: Prof. nzw. Marzena Kryszkiewicz Konsultacje: piątek, 16:15-17:45, pok. 318 Sylwetka absolwenta: inżynier umiejętności

Bardziej szczegółowo

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Zarządzanie Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Zenon Biniek Poziom studiów (I lub II stopnia): I stopnia Tryb studiów:

Bardziej szczegółowo

STUDIA STACJONARNE JEDNOLITE MAGISTERSKIE Przedmioty kierunkowe

STUDIA STACJONARNE JEDNOLITE MAGISTERSKIE Przedmioty kierunkowe STUDIA STACJONARNE JEDNOLITE MAGISTERSKIE Przedmioty kierunkowe Programowanie komputerów dr Jakub Swacha 1. Rekurencja a iteracja w programach 2. Klasyfikacja języków programowania 3. Różnice między kompilacją

Bardziej szczegółowo

Otwarte modułowe rozwiązanie dla każdej nowoczesnej uczelni. Paweł Ilnicki Warszawa 28.09.2005

Otwarte modułowe rozwiązanie dla każdej nowoczesnej uczelni. Paweł Ilnicki Warszawa 28.09.2005 Otwarte modułowe rozwiązanie dla każdej nowoczesnej uczelni Paweł Ilnicki Warszawa 28.09.2005 od 1990 roku zajmujemy się obsługą instytucji szkolnictwa wyższego, nasza oferta to efekt wieloletniej współpracy

Bardziej szczegółowo

Eksploracja danych a serwisy internetowe Przemysław KAZIENKO

Eksploracja danych a serwisy internetowe Przemysław KAZIENKO Eksploracja danych a serwisy internetowe Przemysław KAZIENKO Wydział Informatyki i Zarządzania Politechnika Wrocławska kazienko@pwr.wroc.pl Dlaczego eksploracja danych w serwisach internetowych? Kanały

Bardziej szczegółowo

Eksploracja Danych. podstawy

Eksploracja Danych. podstawy Eksploracja Danych podstawy Bazy danych (1) Witold Andrzejewski, Politechnika Poznańska, Wydział Informatyki 2/633 Bazy danych (2) Witold Andrzejewski, Politechnika Poznańska, Wydział Informatyki 3/633

Bardziej szczegółowo

Spis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I

Spis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I Przedmowa.................................................... i Cz ± I 1 Czym s hurtownie danych?............................... 3 1.1 Wst p.................................................. 3 1.2 Denicja

Bardziej szczegółowo

Kierunek: Logistyka Specjalność: Informatyka w logistyce

Kierunek: Logistyka Specjalność: Informatyka w logistyce Kierunek: Logistyka Specjalność: Informatyka w logistyce Specjalność: Informatyka w logistyce Koordynator: dr Anna Pamuła Tematyka: Dla kogo: Skuteczne wykorzystanie systemów informatycznych IT w logistyce.

Bardziej szczegółowo

Efekty kształcenia na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza Wydziału Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej

Efekty kształcenia na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza Wydziału Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej Efekty na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza K_W01 K_W02 K_W03 K_W04 K_W05 K_W06 K_W07 K_W08 K_W09 K_W10 K_W11 K_W12 K_W13 K_W14 Ma rozszerzoną wiedzę dotyczącą dynamicznych modeli dyskretnych stosowanych

Bardziej szczegółowo

PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO OPIS PRZEDMIOTU. Rozproszone Systemy Baz Danych

PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO OPIS PRZEDMIOTU. Rozproszone Systemy Baz Danych OPIS PRZEDMIOTU Nazwa przedmiotu Rozproszone Systemy Baz Danych Kod przedmiotu Wydział Instytut/Katedra Kierunek Specjalizacja/specjalność Wydział Matematyki, Fizyki i Techniki Instytut Mechaniki i Informatyki

Bardziej szczegółowo

Business Intelligence narzędziem wsparcia sprzedaży

Business Intelligence narzędziem wsparcia sprzedaży Forum Sektora Finansowego 2007 Business Intelligence narzędziem wsparcia sprzedaży Filip Łapiński Konsultant Zarządzający IBM Polska 05/06/2007 Prognozy IBM Institute for Business Value IBM Institute for

Bardziej szczegółowo

Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł V Raportowanie dla potrzeb analizy danych

Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł V Raportowanie dla potrzeb analizy danych Program szkoleniowy Efektywni50+ Moduł V Raportowanie dla potrzeb analizy danych 1 Wprowadzenie do technologii MS SQL Server 2012 Reporting Services. 2h Podstawowym zadaniem omawianej jednostki lekcyjnej

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje i elementy projektowania baz

Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje i elementy projektowania baz Wprowadzenie do projektowania i wykorzystania baz danych Relacje i elementy projektowania baz Katarzyna Klessa RELACJE dwa sposoby tworzenia Tworzenie relacji: ręcznie za pomocą odpowiednich zapytań (ALTER

Bardziej szczegółowo

Karta przedmiotu studiów podyplomowych

Karta przedmiotu studiów podyplomowych Karta przedmiotu studiów podyplomowych Nazwa studiów podyplomowych Nazwa obszaru kształcenia, w zakresie którego są prowadzone studia podyplomowe Nazwa kierunku studiów, z którym jest związany zakres studiów

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI INŻYNIERIA INTERNETU ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI ZARZĄDZANIE MARKETINGOWE MSP

ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI INŻYNIERIA INTERNETU ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI ZARZĄDZANIE MARKETINGOWE MSP Kod przedmiotu Forma zaliczenia Egz/ zal po sem. US/WNEiZ Wydział/Instytut/Katedra PLAN STUDIÓW PIERWSZEGO STOPNIA STUDIA STACJONARNE/NIESTACJONARNE** KIERUNEK: specjalność/i: ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA

Bardziej szczegółowo

Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services

Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services Spis treści Część I Istota analizy biznesowej a Analysis Services 1 Analiza biznesowa: podstawy analizy danych... 3 Wprowadzenie do analizy biznesowej... 3 Wielowymiarowa analiza danych... 5 Atrybuty w

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia

Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia ZP/ITS/19/2013 SIWZ Załącznik nr 1.1 do Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych dla studentów

Bardziej szczegółowo

Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów

Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów Czy chmura może być bezpiecznym backupem? Ryzyka systemowe i prawne. Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów Agenda Definicja usługi backup i cloud computing Architektura systemu z backupem

Bardziej szczegółowo

Program kształcenia i plan studiów podyplomowych: Zarządzanie projektami

Program kształcenia i plan studiów podyplomowych: Zarządzanie projektami Program kształcenia i plan studiów podyplomowych: Zarządzanie projektami edycja 15 opracowany zgodnie z Zarządzeniami Wewnętrznymi PWr nr 1/2012 i 15/2012 organizowanego przez Wydział Informatyki i Zarządzania

Bardziej szczegółowo

2/4. informatyka" studia I stopnia. Nazwa kierunku studiów i kod. Informatyka WM-I-N-1 programu wg USOS. Tytuł zawodowy uzyskiwany przez

2/4. informatyka studia I stopnia. Nazwa kierunku studiów i kod. Informatyka WM-I-N-1 programu wg USOS. Tytuł zawodowy uzyskiwany przez Załącznik Nr 5 do Uchwały Nr 67/2015 Senatu UKSW z dnia 22 maja 2015 r. Dokumentacja dotycząca opisu efektów kształcenia dla programu kształcenia na kierunku informatyka" studia I stopnia Nazwa kierunku

Bardziej szczegółowo

Kierunek Informatyka stosowana Studia stacjonarne Studia pierwszego stopnia

Kierunek Informatyka stosowana Studia stacjonarne Studia pierwszego stopnia Studia pierwszego stopnia I rok Matematyka dyskretna 30 30 Egzamin 5 Analiza matematyczna 30 30 Egzamin 5 Algebra liniowa 30 30 Egzamin 5 Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa 30 30 Egzamin 5 Opracowywanie

Bardziej szczegółowo

Zatwierdzono na Radzie Wydziału w dniu 11 czerwca 2015 r.

Zatwierdzono na Radzie Wydziału w dniu 11 czerwca 2015 r. PLAN STUDIÓW DLA KIERUNKU INFORMATYKA STUDIA: INŻYNIERSKIE TRYB STUDIÓW: STACJONARNE Zatwierdzono na Radzie Wydziału w dniu 11 czerwca 201 r. Egzamin po semestrze Obowiązuje od naboru na rok akademicki

Bardziej szczegółowo

Bartłomiej Graczyk MCT,MCITP,MCTS

Bartłomiej Graczyk MCT,MCITP,MCTS Praktyczne wykorzystanie elementów raportowania (SSRS, Performance Point Service, Excel Services, Visio Services) w Microsoft Project 2010 Bartłomiej Graczyk 2012-11-05 Bartłomiej Graczyk MCT,MCITP,MCTS

Bardziej szczegółowo